2026年計算機視覺項目實戰(zhàn)考核題庫一、單選題（每題2分，共20題）1.題目：在計算機視覺中，以下哪種技術通常用于解決光照變化對圖像識別的影響？A.直方圖均衡化B.SIFT特征點檢測C.光流法D.深度學習遷移學習答案：A解析：直方圖均衡化通過調整圖像的像素分布，增強對比度，從而緩解光照變化對圖像識別的影響。SIFT用于特征檢測，光流法用于運動估計，深度學習遷移學習用于跨任務應用，均與光照調整無關。2.題目：以下哪種算法在行人重識別（ReID）任務中表現(xiàn)最佳？A.K近鄰（KNN）B.基于深度學習的特征提取網絡（如ResNet）C.主成分分析（PCA）D.決策樹答案：B解析：深度學習特征提取網絡通過端到端學習，能提取具有判別性的特征，適用于ReID任務。KNN、PCA和決策樹等方法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時效果較差。3.題目：在自動駕駛領域，以下哪種傳感器常用于實時檢測車道線？A.激光雷達（LiDAR）B.毫米波雷達（Radar）C.攝像頭（Camera）D.溫度傳感器答案：C解析：攝像頭通過圖像處理技術（如霍夫變換）能高效檢測車道線。LiDAR和Radar主要用于距離測量，溫度傳感器與車道檢測無關。4.題目：以下哪種模型結構常用于目標檢測中的錨框（AnchorBox）機制？A.CNN（卷積神經網絡）B.RNN（循環(huán)神經網絡）C.GAN（生成對抗網絡）D.Transformer答案：A解析：目標檢測模型（如YOLO、SSD）常使用CNN提取特征，并依賴錨框預測目標位置。RNN用于序列數(shù)據(jù)，GAN用于生成任務，Transformer主要用于自然語言處理。5.題目：在醫(yī)學影像分析中，以下哪種技術常用于病灶檢測？A.光學字符識別（OCR）B.圖像分割（如U-Net）C.光流法D.基于深度學習的圖像分類答案：B解析：圖像分割技術（如U-Net）能精確標注病灶區(qū)域。OCR用于文字識別，光流法用于運動分析，圖像分類用于整體疾病判斷。6.題目：以下哪種算法常用于圖像超分辨率任務？A.K-Means聚類B.ECG算法（基于循環(huán)圖卷積）C.決策樹回歸D.貝葉斯濾波答案：B解析：ECG算法（基于循環(huán)圖卷積）能有效提升圖像分辨率。K-Means用于聚類，決策樹回歸用于回歸任務，貝葉斯濾波用于圖像去噪。7.題目：在視頻監(jiān)控中，以下哪種技術常用于異常行為檢測？A.光流法B.關鍵點檢測（如OpenPose）C.圖像分類D.深度學習遷移學習答案：A解析：光流法通過分析像素運動，能檢測異常行為（如摔倒、奔跑）。關鍵點檢測用于姿態(tài)估計，圖像分類用于場景識別，遷移學習用于跨領域應用。8.題目：以下哪種模型常用于圖像生成任務？A.CNNB.GAN（生成對抗網絡）C.LSTMD.Dijkstra算法答案：B解析：GAN通過生成器和判別器的對抗訓練，能生成高質量圖像。CNN用于特征提取，LSTM用于序列生成，Dijkstra算法用于路徑規(guī)劃。9.題目：在工業(yè)質檢中，以下哪種技術常用于缺陷檢測？A.OCRB.圖像分割（如U-Net）C.光流法D.基于深度學習的圖像分類答案：B解析：圖像分割技術能精確標注缺陷區(qū)域。OCR用于文字識別，光流法用于運動分析，圖像分類用于整體缺陷判斷。10.題目：以下哪種算法常用于圖像配準任務？A.K近鄰（KNN）B.SIFT特征點匹配C.決策樹D.深度學習遷移學習答案：B解析：SIFT特征點匹配通過幾何變換實現(xiàn)圖像對齊。KNN用于分類，決策樹用于回歸，遷移學習用于跨任務應用。二、多選題（每題3分，共10題）11.題目：在自動駕駛中，以下哪些傳感器常用于環(huán)境感知？A.攝像頭（Camera）B.激光雷達（LiDAR）C.毫米波雷達（Radar）D.溫度傳感器答案：A、B、C解析：攝像頭、LiDAR和Radar是自動駕駛中的主要傳感器，用于檢測車輛、行人、車道線等。溫度傳感器與環(huán)境感知無關。12.題目：在目標檢測中，以下哪些技術常用于提升檢測精度？A.非極大值抑制（NMS）B.多尺度特征融合C.預測錨框（AnchorBox）D.損失函數(shù)優(yōu)化（如FocalLoss）答案：A、B、C、D解析：NMS用于去除冗余檢測框，多尺度特征融合提升對不同大小目標的檢測能力，錨框機制用于定位目標，損失函數(shù)優(yōu)化提升模型性能。13.題目：在醫(yī)學影像分析中，以下哪些技術常用于病灶分割？A.U-NetB.FCN（全卷積網絡）C.K-Means聚類D.活動輪廓模型（ActiveContourModel）答案：A、B、D解析：U-Net、FCN和活動輪廓模型常用于病灶分割。K-Means用于聚類，與分割無關。14.題目：在圖像超分辨率中，以下哪些技術常用于提升圖像質量？A.ECG算法（基于循環(huán)圖卷積）B.SRCNN（單網絡卷積）C.EDSR（高效深度超分辨率）D.K-Means聚類答案：A、B、C解析：ECG算法、SRCNN和EDSR是常用的超分辨率技術。K-Means用于聚類，與超分辨率無關。15.題目：在視頻監(jiān)控中，以下哪些技術常用于異常行為檢測？A.光流法B.關鍵點檢測（如OpenPose）C.圖像分類D.深度學習遷移學習答案：A、B解析：光流法和關鍵點檢測常用于異常行為檢測。圖像分類和遷移學習主要用于其他任務。16.題目：在工業(yè)質檢中，以下哪些技術常用于缺陷檢測？A.圖像分割（如U-Net）B.光學字符識別（OCR）C.基于深度學習的圖像分類D.SIFT特征點檢測答案：A、C解析：圖像分割和圖像分類常用于缺陷檢測。OCR和SIFT與其他任務相關。17.題目：在人臉識別中，以下哪些技術常用于特征提??？A.緊張人臉表示（TP-Hash）B.深度學習特征提取網絡（如VGGFace）C.主成分分析（PCA）D.K近鄰（KNN）答案：A、B、C解析：TP-Hash、VGGFace和PCA常用于人臉特征提取。KNN用于分類，與提取無關。18.題目：在圖像配準中，以下哪些技術常用于對齊圖像？A.SIFT特征點匹配B.光學流（OpticalFlow）C.RANSAC算法D.決策樹答案：A、B、C解析：SIFT特征點匹配、光流和RANSAC常用于圖像配準。決策樹用于分類，與配準無關。19.題目：在自動駕駛中，以下哪些技術常用于路徑規(guī)劃？A.A算法B.Dijkstra算法C.深度學習遷移學習D.RNN（循環(huán)神經網絡）答案：A、B解析：A和Dijkstra算法常用于路徑規(guī)劃。深度學習和RNN用于其他任務。20.題目：在醫(yī)學影像分析中，以下哪些技術常用于疾病診斷？A.圖像分類（如CNN）B.圖像分割（如U-Net）C.深度學習遷移學習D.K-Means聚類答案：A、B、C解析：圖像分類、圖像分割和遷移學習常用于疾病診斷。K-Means用于聚類，與診斷無關。三、簡答題（每題5分，共6題）21.題目：簡述圖像分割在自動駕駛中的主要應用場景。答案：圖像分割在自動駕駛中主要用于車道線檢測、障礙物分割、交通標志識別等。通過精確分割圖像中的不同區(qū)域，系統(tǒng)能更準確地理解周圍環(huán)境，從而做出安全決策。例如，車道線分割幫助車輛保持車道，障礙物分割用于避障。22.題目：簡述光流法在視頻分析中的主要作用。答案：光流法通過分析視頻幀間像素的運動，能檢測物體的運動軌跡、速度和方向。在視頻分析中，光流法常用于異常行為檢測（如摔倒、奔跑）、目標跟蹤、場景理解等。通過捕捉運動信息，系統(tǒng)能更有效地分析視頻內容。23.題目：簡述圖像超分辨率的主要挑戰(zhàn)和常用方法。答案：圖像超分辨率的主要挑戰(zhàn)包括保留細節(jié)、避免模糊、處理噪聲等。常用方法包括插值法（如雙三次插值）、基于學習的方法（如SRCNN、EDSR、ECG算法）。插值法簡單快速但效果有限，基于學習的方法能更好地恢復細節(jié)，但計算量大。24.題目：簡述目標檢測中的錨框（AnchorBox）機制。答案：錨框機制通過預定義不同大小和長寬比的框（AnchorBox），幫助模型更準確地預測目標位置和類別。在訓練過程中，模型通過調整錨框與實際目標的偏差，提升檢測精度。該機制在YOLO、SSD等目標檢測模型中廣泛應用。25.題目：簡述人臉識別中的特征提取技術。答案：人臉識別中的特征提取技術包括傳統(tǒng)方法（如PCA、LDA）和深度學習方法（如VGGFace、TP-Hash）。PCA通過主成分分析提取人臉特征，LDA利用線性判別分析增強類間差異。深度學習方法通過卷積神經網絡自動學習特征，效果更優(yōu)。26.題目：簡述醫(yī)學影像分析中的病灶檢測方法。答案：醫(yī)學影像分析中的病灶檢測方法包括圖像分割（如U-Net）、圖像分類（如CNN）和基于深度學習的檢測網絡。圖像分割用于精確標注病灶區(qū)域，圖像分類用于判斷是否存在病灶，深度學習方法能自動學習病灶特征，提升檢測精度。四、論述題（每題10分，共2題）27.題目：論述深度學習在計算機視覺中的優(yōu)勢及其在工業(yè)質檢中的應用。答案：深度學習在計算機視覺中的優(yōu)勢包括：1）自動特征提取，無需人工設計特征；2）強大的學習能力，能處理復雜任務；3）泛化能力強，適應不同場景。在工業(yè)質檢中，深度學習通過圖像分類和分割技術，能高效檢測缺陷（如裂紋、劃痕）。例如，基于CNN的缺陷檢測模型能自動學習缺陷特征，提升檢測精度和效率，降低人工成本。28.題目：論述自動駕駛中多傳感器融合的必要性和方法。答案：自動駕駛中多傳感器融合的必要性在于：1